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【正文】 ? fft2：用來計算二維快速傅里葉變換，其語法格式為： ? F=fft2(f)：返回圖像 f的二維 fft變換矩陣， F和 f的大小 一致。 設 A為 m n矩陣， B為 p q矩陣， 則快速計算卷積的步驟為： （ 1）對 A和 B補 0，使其大小都為 (m+p1) (n+q1)。 （ DCT） 離散余弦變換是圖像壓縮處理中應用較多的一種變換， MATLAB圖像處理工具箱中提供兩種用于圖像處理的 DCT變換函數(shù)。 顯示顏色條 小波分析與傅里葉變換相比，小波變換是空間（時間）和頻率的局部變換，因而能有效地從信號中提取信息。 ? wavedec2：對二維圖像進行多層小波分解 , 其語法格式為： ?[C,S]=wavedet2(X,N, ‘ wname’)： 使用指定的小波基函數(shù)‘ wname’對圖像 X進行 N層二維離散小波分解； ?[C,S]=wavedet2(X,N,LoD,HiD)： 使用指定的低通和高通濾波器組 LoD,HiD 來對圖像進行 N層二維離散小波變換。 ? bestblk（）：選擇處理塊的大小，其語法格式為： size=bestblk([m,n],k)： 對于 m*n的圖像，函數(shù)返回進行塊處理的最佳塊大小。函數(shù)fun將對擴展后的塊進行操作。 ?B=blkproc(A,[m,n],fun,p1,p2,…) ： 傳遞附加參數(shù) p1,p2至 fun。 例：讀入圖像，對其進行二層小波分解，并分別提取 第一層和第二層近似分量和細節(jié)分量。 ? idwt2： 二維離散小波反變換 ,語法格式為： ?X=idwt2(CA,CH,CV,CD, ‘wname’)： 利用小波分解得到的 CA,CH,CV,CD分量進行二維離散小波反變換得到的原始圖像， ‘ wname’指定小波基函數(shù)； ?X=idwt2(CA,CH,CV,CD, LoR,HiR)： 利用小波分解得到的 CA,CH,CV,CD分量及指定的高通和低通濾波器組，進行小波反變換后得到的原始圖像； 例：利用 dwt2對二維圖像進行一階 離散小波變換。對于較大的矩陣可以用分塊 DCT變換來實現(xiàn)。 ?ifftn：是 fftn的反變換，其語法格式為： ?f=ifftn(F)：計算函數(shù) f的 n維傅里葉反變換， F和 f的大 小一樣。 ?F=ifft2(f,m,n)：通過對 f的剪切補零，按指定的點數(shù) m n計算二維傅里葉變換的反變換，返 回矩陣的大小也為 m n，其結(jié)果可能帶 有小的虛部。快速傅里葉變換（ FFT）大大提高了運算速度。 X=grayslice(I,v):按指定的閾值矢量 v（其每個元素都在 0和 1之間）對圖像 I的值域進行劃分，然后轉(zhuǎn)換成索引圖像。 其中， level是閾值，取值在 0~1之間。 ?[X,map]=rgb2ind(RGB,n)：使用 最小方差量化 方 法將 RGB圖像轉(zhuǎn)換為索引圖像 X， map中包括 至少 n個顏色。 ?二值圖像： 例： RGB=imread(‘’)。 例：將灰度圖像‘ ’的 256灰度級的灰度圖像和 64灰度級的灰度圖像顯示在同一個窗口中。 例如：數(shù)據(jù)矩陣中的值 1指向顏色矩陣 Map中的第一行，2指向第二行等。 例：在同一個窗口中顯示兩幅圖像，其中一幅是索引 圖像 ,文件名為 ‘ ’。 imshow(A) 或 imshow (‘’)。 ?顯示加載到 MATLAB中的灰度圖像： imagesc(I,[0 n])。 ?使用圖像瀏覽器 (Image Viewer)： 通過調(diào)用 imview 函數(shù)實現(xiàn)，語法格式： imview(‘文件名’）； 例：在 MATLAB工作窗口中顯示一幅圖像 moonfig=imread(‘’)。常見的函數(shù)有： 1 表 1（續(xù)）圖像文件的讀寫與顯示函數(shù) n 使用函數(shù) imread( )可以完成圖像文件的讀取操作， 其語法格式有以下幾種： （‘圖像文件全名 （包括擴展名） ’）， 最常用
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